S207。
[0103] 由于概率矩阵D是根据概率矩阵A和概率矩阵B预测得的，所以，可以考虑通过矩 阵分解方式判断概率矩阵D是否满足预设的收敛性判断条件。具体的，判断概率矩阵D是 否满足预设的收敛性判断条件时，可以根据预设的矩阵分解算法，将概率矩阵D分解为概 率矩阵A'和概率矩阵B'，然后根据概率矩阵A'、概率矩阵B以及概率矩阵D，判断概率矩阵 D是否满足预设的收敛性判断条件。
[0104] 其中，概率矩阵A'为与概率矩阵A对应的矩阵，概率矩阵B'为与概率矩阵B对应 的矩阵。
[0105] 具体的，根据概率矩阵A'、概率矩阵B'以及概率矩阵D，判断概率矩阵D是否满 足预设的收敛性判断条件时，可以先根据以下表达式计算预测概率与真实概率之间的误差 arg minai JiLw，然后根据误差arg minai JiLw判断概率矩阵D是否满足预设的收敛性判断 条件。
[0106] 其中，前面涉及的表达式为：
[0108] 表示概率矩阵A'第i行的元素组成的向量，巧表示概率矩阵B'第j行的元素 组成的向量，λ表示调整系数，Cllj表示概率矩阵D的元素，具体的，Cllj表示概率矩阵D第i 行第j列的元素。
[0109] 在本申请的一种具体实现方式中，根据误差arg HiinaifiLw判断概率矩阵D是否 满足预设的收敛性判断条件时可以根据以下几种情况进行判断：
[0110] 第一种情况：判断误差arg Hiina^Lw是否小于预设的第一误差阈值，若小于，判 定概率矩阵D满足预设的收敛性判断条件；
[0111] 第二种情况：在概率矩阵D为根据调整后的元素更新后的概率矩阵的情况下，判 断误差arg IninaifiLm与误差arg min '之间的绝对差值是否小于预设的第二误差阈 值，若小于，判定概率矩阵D满足预设的收敛性判断条件，其中，误差arg Hiin^5Lw'表示 基于更新之前的概率矩阵D计算得到的误差。
[0112] S206 :按照预设的调整规则调整概率矩阵D中的各个元素，并根据调整后的元素 更新概率矩阵D，返回S205。
[0113] S207 :根据概率矩阵D生成预设的用户信息数据库。
[0114] 需要说明的是，本步骤中涉及的概率矩阵D可以是为经过更新的概率矩阵D，也可 以是经过一次或者多次调整后的概率矩阵D。
[0115] 在本申请的一种可选实现方式中，在判断得概率矩阵D满足预设的收敛性判断条 件的情况下，还可以根据概率矩阵A '和概率矩阵B'更新概率矩阵A和概率矩阵B，这样相 当于反向更新了当前各个用户对各个信息分类感兴趣的概率，同时更新了预设的信息库中 的信息属于各个信息分类的概率，尤其是对于之前属于任何一个信息分类的信息而言，通 过概率矩阵B的更新，能够实现对该信息的分类，另外，更新上述概率矩阵A和上述概率矩 阵B能够有利于后续更新预设的用户信息数据库。
[0116] 进一步的，从上述描述可以看出生成预设的用户信息数据库的过程中虽然需要一 定量的各条信息属于各个信息分类的概率信息作为初始值，但是对这些作为初始值的概率 的数据量以及准确性没有要求，所以，实际应用中对信息进行分类时，即使出现分类数据匮 乏以及分类错误的现象，也基本不会影响生成预设的用户信息数据库。
[0117] 由以上可见，上述各个实施例提供的方案中，根据当前所有用户对已有的信息分 类感兴趣的概率以及预设的信息库中记录的每一条信息属于各个信息分类的概率，预测各 个用户对预设的信息库中记录的每一条信息感兴趣的概率，并根据预测结果确定待推送信 息，进而进行信息推送。可见，应用上述各个实施例提供的方案确定待推送信息时，考虑了 用户对各条信息感兴趣的概率，因此，能够基于用户有针对性的进行信息推送，提高了用户 体验。
[0118] 与上述信息推送方法相对应，本申请实施例还提供了一种信息推送装置。
[0119] 图3为本申请实施例提供的一种信息推送装置的结构示意图，该装置包括：
[0120] 推送请求接收模块301，用于接收针对目标用户的信息推送请求；
[0121] 概率获得模块302,用于从预设的用户信息数据库中获得所述目标用户对预设的 信息库中记录的各条信息感兴趣的概率，其中，所述预设的用户信息数据库用于记录各个 用户对所述预设的信息库中记录的各条信息感兴趣的概率；
[0122] 待推送信息确定模块303,用于根据所获得的概率由高到低的顺序，从所述预设的 信息数据库中记录的各条信息中确定待推送信息；
[0123] 信息推送模块304,用于推送所述待推送信息。
[0124] 在本申请的一种具体实现方式中，上述信息推送装置还可以包括：
[0125] 数据库生成模块，用于生成所述预设的用户信息数据库。
[0126] 下面通过具体实施例详细介绍如何生成前面涉及到的预设的用户信息数据库。
[0127] 图4为本申请实施例提供的一种数据库生成装置的结构示意图，该装置为数据库 生成模块的一种具体装置，包括：
[0128] 信息分类获得子模块401，用于获得当前已有的信息分类；
[0129] 第一概率矩阵获得子模块402,用于获得当前所有用户对上述各个信息分类感兴 趣的概率，生成概率矩阵A ;
[0130] 第二概率矩阵获得子模块403,用于获得所述预设信息库中记录的各条信息属于 上述各个信息分类的概率，生成概率矩阵B ;
[0131] 第三概率矩阵获得子模块404,用于根据所述概率矩阵A和所述概率矩阵B，预测 各个用户对所述预设的信息库中记录的每一条信息感兴趣的概率，获得概率矩阵D ;
[0132] 收敛性判断子模块405,用于判断所述概率矩阵D是否满足预设的收敛性判断条 件；
[0133] 概率矩阵更新子模块406,用于在所述收敛性判断子模块405的判断结果为否的 情况下，按照预设的调整规则调整所述概率矩阵D中的各个元素，并根据调整后的元素更 新所述概率矩阵D，触发所述收敛性判断子模块405进行判断，直至所述概率矩阵D满足所 述预设的收敛性判断条件；
[0134] 数据库生成子模块407,用于根据所述概率矩阵D生成所述预设的用户信息数据 库。
[0135] 具体的，所述收敛性判断子模块405可以包括：
[0136] 矩阵分解单元，用于根据预设的矩阵分解算法，将所述概率矩阵D分解为概率矩 阵A'和概率矩阵B'，其中，所述概率矩阵A'为与所述概率矩阵A对应的矩阵，所述概率矩 阵B'为与所述概率矩阵B对应的矩阵；
[0137] 收敛性判断单元，用于根据所述概率矩阵A'、所述概率矩阵B以及所述概率矩阵 D，判断所述概率矩阵D是否满足预设的收敛性判断条件。
[0138] 具体的，所述收敛性判断单元可以包括：
[0139] 误差计算子单元，用于根据以下表达式计算预测概率与真实概率之间的误差arg minα，β L(D)，
[0141] 其中，$表示所述概率矩阵A'第i行的元素组成的向量，g表示所述概率矩阵B' 第j行的元素组成的向量，λ表示调整系数，Cllj表示所述概率矩阵D的元素；
[0142] 收敛性判断子单元，用于根据所述误差arg Hiina^Lw判断所述概率矩阵D是否 满足预设的收敛性判断条件。
[0143] 具体的，所述收敛性判断子单元，
[0144] 可以具体用于判断所述误差arg 否小于预设的第一误差阈值，若小 于，判定所述概率矩阵D满足预设的收敛性判断条件；或
[0145] 可以具体用于在所述概率矩阵D为根据调整后的元素更新后的概率矩阵的情况 下，判断所述误差arg IninaifiLm与误差arg min '之间的绝对差值是否小于预设的 第二误差阈值，若小于，判定所述概率矩阵D满足预设的收敛性判断条件，其中，所述误差 arg 表示基于更新之前的所述概率矩阵D计算得到的误差。
[0146] 在本申请的一种较佳实现方式中，所述数据库生成模块还可以包括：
[0147] 矩阵更新子模块，用于在判断得所述概率矩阵D满足预设的收敛性判断条件的情 况下，根据所述概率矩阵A '和所述概率矩阵B'更新所述概率矩阵A和所述概率矩阵B。
[0148] 具体的，所述第三概率矩阵获得子模块，可以具体用于根据以下表达式，预测各个 用户对所述预设的信息库中记录的每一条信息感兴趣的概率，获得概率矩阵D，
[0150] 其中，Cllj表示所述概率矩阵D的元素 ，a lk表示所述概率矩阵A第i行第k列的 元素